How Performance － Expectation Gaps Affect Seller Multihoming : Nonlinear Effects Across Platform Factors = 성과 － 기대 불일치가 판매자의 멀티호밍에 미치는 영향: 플랫폼 요인별 비선형 효과 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines the nonlinear effects of expectation–performance discrepancies (FitGap) on sellers' multi-homing behavior. Specifically, FitGap is defined operationally along three dimensions: exposure fairness, advertising effectiveness, and fee effectiveness. We construct a unified dataset by combining product data from internal ecommerce channels with seller survey responses. Using polynomial OLS regression, we empirically verify how discrepancies between sellers’ expectations and realized performance influence the intensity of multi-homing. The results show that exposure fairness and fee effect exhibited U-shaped patterns, in which multi-homing intensity increased as the magnitude of the expectation–performance FitGap increased. In contrast, multihoming intensity monotonically decreased as the advertising effectiveness FitGap increased. These results imply that sellers differentiate their responses to performance gaps based on the type of factor. This research identifies the behavioral drivers of multihoming and suggests expectation alignment as an important managerial lever for platform governance and seller retention.

국문 초록 (Abstract)

디지털 플랫폼 시장의 경쟁 심화와 함께 판매자가 복수의 플랫폼을 동시에 이용하는 멀티호밍(Multi-homing) 전략이 보편화되고 있다. 본 연구는 판매자가 플랫폼을 이용하며 형성한 사전 기대와 실제 경험한 성과 간의 불일치, 즉 FitGap이 판매자의 멀티호밍 행동을 변화시키는 핵심적인 심리·행동적 기제임을 규명하고자 한다. 기존 연구가 주로 거시적 시장 구조나 소비자 행동에 집중했던 것과 달리, 본 연구는 판매자의 미시적 인지 평가인 FitGap 이 노출 공정성(Exposure Fairness), 광고 효과(Advertising Effectiveness), 수수료 효과(Fee Effectiveness)라는 세 가지 핵심 요인에서 각각 어떻게 멀티호밍을 유발하는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 국내 주요 오픈마켓의 판매자를 대상으로 한 설문 데이터와 실제 상품 크롤링 데이터를 결합한 통합 데이터셋을 구축하였다. 기대 불일치 이론 전망 이론을 토대로 삼아, 요인별 FitGap의 절대적 크기가 커질수록 행동 변화가 강화되는 비선형적 관계를 검증하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial OLS Regression)을 수행하였다.
분석 결과, 디지털 플랫폼 판매자의 FitGap 절대값이 커질수록 멀티호밍 행동이 강화되는 경향이 확인되었다. 이때, 요인의 속성에 따라 그 양상은 서로 다른 비선형적 패턴으로 나타났다. 구체적으로 노출 공정성 요인은 긍정적 부정적 불일치 모두에서 멀티호밍이 증가하는 뚜렷한 U자형 관계를 보였다. 반면, 광고 효과 요인은 성과가 기대를 상회할수록 플랫폼에 대한 충성도가 높아지는 단조적 패턴을 형성하였다. 또한 수수료 효과 요인은 부정적 불일치(손실) 구간에서 멀티호밍이 급격히 증가하는 강한 비대칭적 U자형 구조를 보여, 불일치 요인의 특성에 따라 판매자의 전략적 행동 기제가 달라짐을 실증하였다. 본 연구는 FitGap 이 단순히 성과의 달성 정도만이 아니라, 요인의 속성에 따라 판매자의 멀티호밍 행동을 서로 다른 방식으로 유도함을 밝혔다. 이러한 결과는 플랫폼 운영자가 판매자의 사용을 유지하기 위해 각 요인별로 차별화된 기대 관리 및 성과 피드백 전략을 수립해야 함을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction １
• 1.1. Research Background １
• 1.2. Purpose of Research ３
• 1.3. Research Questions ４
• 1.4. Expected Contributions ５
• Chapter 2. Literature Review ６
• 2.1. Platform and MultiHoming ６
• 2.2. Seller Expectations & Behavioral Responses ７
• 2.2.1. Expectation Disconfirmation Theory ７
• 2.2.2. Directional Disconfirmation: Negative vs. Positive ８
• 2.3. Conceptualization of FitGap １０
• 2.4. Platform Factors and FitGap Dimensions １１
• 2.4.1. Exposure Fairness １１
• 2.4.2. Advertising Effectiveness １２
• 2.4.3. Fee Effectiveness １４
• 2.5. FitGap and Seller Multihoming Behavior １５
• Chapter 3. Research Framework １７
• 3.1. Data Collection １８
• 3.1.2. Seller Survey Data １９
• 3.1.3. Performance Data １９
• 3.2. Research Model ２０
• 3.3. Variable Construction ２２
• 3.3.1. Dependent Variable: Multihoming Intensity ２２
• 3.3.2. Independent Variables: Factor-specific FitGap ２２
• 3.3.3 Exposure Fairness FitGap Construction ２４
• 3.3.4. Advertising Effectiveness FitGap Construction ２５
• 3.3.5. Fee Effectiveness FitGap Construction ２７
• 3.3.6. Validation of Factor Scores ２９
• 3.3.7. Control Variables ３０
• Chapter 4. Hypothesis Development ３１
• 4.1. Exposure Fairness FitGap and Multihoming ３１
• 4.1.1. Hypothesis 1 ３１
• 4.1.2. Regression analysis of exposure fairness ３３
• 4.2. Advertising Effectiveness FitGap and Multihoming ３４
• 4.2.1. Hypothesis 2 ３４
• 4.2.2. Regression Analysis for Advertising Effectiveness ３６
• 4.3. Fee Effectiveness FitGap and Multihoming ３７
• 4.3.1. Hypothesis 3 ３７
• 4.3.2. Fee Effect Regression ３９
• Chapter 5. Result ４０
• 5.1. Result ４０
• 5.2. Factor 1: Exposure Fairness ４１
• 5.2.1. Exposure Fairness FitGap and Multihoming ４１
• 5.2.2 Statistical Validation ４４
• 5.3. Factor 2: Advertising Effectiveness ４５
• 5.3.1. Advertising Effectiveness FitGap and Multihoming ４５
• 5.3.2. Statistical Validation ４７
• 5.4. Factor 3: Fee Effectiveness ４８
• 5.4.1. Fee Effectiveness FitGap and Multihoming ４８
• Chapter 6. Conclusion & Implications ５２
• 6.1 Conclusion ５２
• 6.2. Implications & Limitations ５４
• Bibliography ５６
• Appendix ６０
• Abstract in Korean ６５